大数跨境

可信空间中的大数据(八)——自动驾驶协调生态

可信空间中的大数据(八)——自动驾驶协调生态 金融科技与社会金融研究中心
2026-01-26
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可信空间中的大数据

自动驾驶协同生态

数智赋能 生态共融

文章前言

在智能网联新能源汽车产业迈向“车路云一体化”深度融合的关键时期,数据已成为驱动高阶自动驾驶(L4/L5)进化的核心生产要素。从城市复杂路况的精准感知到极端天气下的安全决策,算法的迭代优化始终依赖海量真实场景数据的喂养。然而,行业正面临严峻的“安全与效率”的二元悖论:一方面,算法的稳定性与可靠性高度依赖于对极端“长尾场景”(如罕见交通事故、特殊气象路况等)的覆盖,这必然要求跨企业、跨领域的敏感数据共享与协同分析;另一方面,路测数据中不仅包含车辆位置、行驶轨迹等核心隐私信息,还涉及车企算法逻辑、技术参数等商业机密与关键要素,传统的中心化数据汇聚模式将这些敏感数据集中存储、统一处理,既要面临着数据泄露、滥用的巨大安全风险,又与《个人信息保护法》《数据安全法》等法律法规的合规要求产生冲突,成为制约产业发展的关键瓶颈。


恰逢我国正式启动“十五五”智能网联新能源汽车产业发展规划的编制工作,通过构建可信数据空间破解数据要素流动壁垒,已从产业自发探索上升为国家战略部署。这一战略举措绝非单纯的技术革新,更是对数字经济时代生产关系的深层次重构,在坚守国家安全底线、保障个体隐私权益的前提下,打破行业数据孤岛,激活海量沉睡数据的价值,构建一个持续进化、共生共荣的群体智能生态,为自动驾驶产业的高质量发展注入强劲动能。

宏观战略

在数字经济时代的国家战略框架中,数据被明确定义为与土地、劳动力、资本、技术并列的关键生产要素,其市场化配置效率直接决定着相关产业的核心竞争力。自动驾驶作为智能网联新能源汽车产业的核心赛道,在释放数据要素价值的过程中,却长期面临 “数据孤岛” 的结构性困境。由于缺乏安全可信的数据共享机制与权益保障体系,各车企、技术供应商普遍倾向于将路测数据、算法模型等核心资源封闭存储、独立使用,形成了一个个相互隔离的 “数据烟囱”。


这种封闭化发展模式带来了多重行业痛点:一是智算资源的严重浪费,不同企业重复建设数据中心、购置算力设备,却难以实现资源的高效协同;二是技术迭代的集体滞后,单一企业的路测场景覆盖范围有限,难以快速积累足够的极端场景数据,导致高阶自动驾驶算法的进化速度远低于市场预期;三是产业整体安全性的提升受阻,缺乏跨主体的数据验证与协同优化,部分潜在的技术缺陷与安全隐患难以被及时发现和弥补。

可信数据空间的提出,正是对国家 “十五五” 规划中 “构建统一智算底座、提升产业整体安全性” 号召的精准响应。它以 “数据安全可控、价值充分释放” 为核心目标,在严格恪守隐私保护红线与数据安全底线的基础上,通过重构数字生产关系,建立跨主体、跨领域的数据信任机制,为自动驾驶产业的群体智能进化提供了一套可落地、可推广的合规框架。其核心价值在于将分散在车企、路测机构、基础设施运营商等不同主体手中的海量路测数据,从 “沉睡资源” 转化为驱动产业技术升级、商业模式创新的 “新动能”,推动自动驾驶产业从 “单体竞争” 向 “生态协同” 的转型。

理论优化

可信数据空间的核心内涵在于确立了“所有权、加工权、使用权”的三权分置,实现了从传统的“物理汇聚”向“逻辑联合”的技术范式跨越。在自动驾驶的实践逻辑中,这体现为“数据可用不可见,使用可控可计量”的新型协作关系。


从更深层的治理维度看,可信数据空间引入“策略即代码(Policy as Code)”的监管哲学。基于国际数据空间参考架构模型(IDS-RAM 4.0),每一项数据交互不再依赖于纸质协议的软性约束,而是通过数字化定义的“使用控制”规则强制执行。这意味着当一家算法公司调用某测试区的路测语料时,系统会自动验证其算法是否符合预设的脱敏标准、其算力消耗是否在合规范围内,以及其训练产出是否超过了授权边界。这种自动化、精细化的管控手段,将法律监管的颗粒度提升到了代码运行层面,极大地降低了产业协同的信任成本。

国际实践与中国路径

01

博世(Bosch)

在国际自动驾驶领域,博世(Bosch)联合Fetch.ai开展的“去中心化智算生态”实践,为全球可信数据空间的构建提供了关键的理论和实战支撑。博世在其“万物经济(Economy of Things)”战略中明确指出,未来的自动驾驶不应是单体车企的孤军奋战,而应是基于分布式账本技术(DLT)的知识共享网络。在该实践中,路测车辆被赋予了独立的数字身份,通过自主智能体进行驾驶策略的“协同进化”。


当某台实验车捕捉到罕见的极端交通事故场景时,它不会上传原始视频,而是利用本地算力提取该场景的语义特征。通过联邦学习架构,这些特征被转化为加密的梯度参数,在可信空间中进行聚合。博世案例最具创新性的一点在于引入了区块链作为“数字公证人”。系统利用“沙普利值(Shapley Value)”算法,精准度量每台车辆贡献数据的避障价值,并据此进行权益分配。这种机制不仅解决了“数据共享后如何保护版权”的难题,更通过经济激励模型,将全球不同品牌、不同地区的车企拉入了一个共生进化的智算生态中。这一模式直接证明了基于可信空间的群体智能进化速度,能够以几何倍数超越任何单体企业的闭环研发。

图: DLT分布式账本技术的运作

图:自主身份原则确保主数据和证书管理中更高的数据质量和主权


02

众链数智(上海)

把视角转向国内,我国正在通过“顶层设计+地方试点”的联动模式,探索一条具有中国特色的自动驾驶可信空间之路。众链数智(上海)智能科技有限公司承担的国家数据局智能网联新能源汽车行业可信数据空间创新发展试点工作,正是国家战略的具体承载。作为国家级试点,众链科技在上海临港等自动驾驶高地,成功验证了在复杂城市场景下,如何通过可信空间连接车企、路测基建商、保险公司以及监管机构。


众链科技的实践逻辑高度契合了“十五五”规划中对“要素流转”的诉求。在其实施方案中,路测单元(RSU)采集的交通流数据与车企的路测影像不再是孤立的信息片段,而是在可信空间中实现了“语义对齐”。当发生涉及自动驾驶的交通事故时,保险公司可以通过可信数据空间调取经审计的驾驶行为进行定损,而无需接触车企的核心算法机密。这种模式极大地优化了自动驾驶的商业闭环,解决了长期以来困扰行业的责任判定与数据确权难题。更重要的是,众链科技作为第三方技术运营方,确保了所有操作路径在区块链上的不可篡改存证,为国家数据局等监管部门提供了“合规自证”的自动化审计报告。

图:可信数据空间的实操架构

深度治理

在自动驾驶的长期演进中,可信数据空间还必须应对动态的法律合规挑战,其中最具代表性的便是对个人隐私“被遗忘权”的保障。由于深度学习模型的特性,数据一旦参与训练,其特征便会弥散在数亿个模型参数中。传统的物理删除方式难以彻底消除数据对模型的影响,为此,可信空间集成了先进的“机器遗忘(Machine Unlearning)”技术。通过在训练之出就采用分片与隔离的储存架构(SISA),当特定用户或监管部门要求撤回某段敏感轨迹时,系统可以在不影响模型整体泛化能力的前提下,精准地重置受影响的参数片段。


这种“训后可擦除”的能力,对于正处于“十五五”规划编制期的智能网联汽车产业至关重要。它意味着企业在追求技术极致的同时,拥有了处理大规模隐私纠纷的容错空间。此外,全链路审计技术的应用,使得自动驾驶模型从训练语料的采集、脱敏、聚合到最终发布,每一个环节都有据可查。这种透明性不仅消解了公众对AI“黑盒”决策的恐惧,也为国家在未来五年制定更具灵活性的自动驾驶准入政策提供了科学依据。


结束语

可信数据空间正在从一个前沿的科技概念,演进为支撑我国智能网联新能源汽车产业跨越式发展的战略支撑。它顺应了“十五五”规划对数据要素市场化配置的深度要求,通过重构跨主体的信任机制,为自动驾驶的群体智能进化提供了合规的温床。从博世的全球视野到众链科技的本土化深耕,案例证明了只有在保障主权与安全的前提下,数据流动才能产生真正的生产力。


展望未来,随着可信空间架构的标准化与普及,自动驾驶将不再是昂贵的单体实验室产物,而将演变为全社会共享的公共安全资产。这种智算生态将推动我国在智能驾驶的全球话语权竞争中,率先建立起一套平衡技术进步与个体权利、商业效益与公共安全的“中国方案”。在“十五五”规划的指导下,一个开放、安全、协同的智慧交通未来已然触手可及。


参考资料

[1] Bender, E. M., et al. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?

[2] Bourtoule, L., et al. (2021). Machine Unlearning. 

[3]  Fetch.ai (2021). Bosch, Ocean Protocol, represented by BigchainDB, and Fetch.ai have joined Catena-X, bringing their collective expertise in market, mechanism, and token design.

[4] Kumar, R., et al. (2021). Blockchain-Federated Learning Framework for Privacy-Preserving in Medical Imaging.

[5] Otto, B., et al. (2022). International Data Spaces Reference Architecture Model (IDS-RAM), Version 4.0. 

[6] Shumailov, I., et al. (2023). The Curse of Recursion: Training on AI-Generated Content Makes Models Forget.

[7] Villalobos, P., et al. (2022). Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data. 

[8] 新华网(2025)。“十五五”智能网联新能源汽车产业发展规划将编制。

[9] 国家数据局(2025)。可信数据空间试点典型经验:智能网联新能源汽车行业可信数据空间——数智融合驱动汽车产业高质量发展


撰稿 | 樊涛、安子华

编辑 | 包芊

责编 | 魏与萱

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